第四套 一、单项选择题 1、设 OLS 法得到的样本回归直线为 12i YXββ i e= ++   ，则点 () X ,Y （ B ） A.一定不在回归直线上 B. 一定在回归直线上 C.不一定在回归直线上 D. 在回归直线上方 2、在下列各种数据中，以下不应作为经济计量分析所用数据的是（ C ） A．时间序列数据 B. 横截面数据 C．计算机随机生成的数据 D. 虚拟变量数据 3、在简单线性回归模型中，认为具有一定概率分布的变量是( A ) A.内生变量 B. 外生变量 C. 虚拟变量 D. 前定变量 4、根据样本资料估计得出人均消费支出 Y 对人均收入 X 的回归模型为 ，表明人均收入每增加 1％，人均消费支出将增加（ B ） 200 075 i ?lnY . . ln X=+ i tt u A. 0.2% B. 0.75% C. 2% D. 7.5% 5、多元线性回归分析中的 RSS 反映了（ C ） A．应变量观测值总变差的大小 B．应变量回归估计值总变差的大小 C．应变量观测值与估计值之间的总变差 D．Y 关于 X 的边际变化 6、在经济发展发生转折时期，可以通过引入虚拟变量方法来表示这种变化。 例如，研究中国城镇居民消费函数时。 1991 年前后，城镇居民商品性实际支出 Y 对实际可支配收入 X 的回归关系明显不同。现以 1991 年为转折时期，设虚拟变 量 ，数据散点图显示消费函数发生了结构性变化：基本消费部 分下降了，边际消费倾向变大了。则城镇居民线性消费函数的理论方程可以写作 （ D ） 1 1991 0 1991 t D ? = ? ? 年以前 年以后 A. 12t YXβ β=+ + B. 12 4ttt YXDX t uβ ββ= ++ + C. 12 3tt YXD tt uβ ββ=+ + + D. 12 3 4tttt YXDDX t uβ βββ= +++ + 7、已知模型的形式为 12t YX tt uβ β=+ +,在用实际数据对模型的参数进行估 计的时候,测得 DW 统计量为 0.52,则广义差分变量是( D ) A. B. 1,1 48.048.0 ?? ?? tttt xxyy 11 0 7453 0 7453 tttt y .y,x.x ? ? ? ? C. D. 11 52.0,52.0 ?? ?? tttt xxyy 11 74.0,74.0 ?? ?? tttt xxyy 8、在有 M 个方程的完备联立方程组中，若用 H 表示联立方程组中全部的 内生变量与全部的前定变量之和的总数，用 表示第 i 个方程中内生变量与前定 变量之和的总数时，第 i 个方程不可识别时，则有公式( D )成立。 i N A. B. 1 i HN M?>? 1 i HN M? =? C. D. 0 i HN?= 1 i HN M? <? 9、如果模型中的解释变量存在完全的多重共线性，参数的最小二乘估计量 是（ C ） A．无偏的 B. 有偏的 C. 不确定 D. 确定的 10、关于联立方程组模型，下列说法中错误的是（ B ） A. 结构式模型中解释变量可以是内生变量 B. 简化式模型中解释变量可以是内生变量 C. 简化式模型中解释变量是前定变量 D. 结构式模型中解释变量可以是前定变量 11、在序列自相关的情况下，参数估计值仍是无偏的，其原因是（ A ） A.零均值假定成立 B. 同方差假定成立 C.无多重共线性假定成立 D.解释变量与随机误差项不相关假定成立 12、在 DW 检验中，当 d 统计量为 2 时，表明（ C ） A.存在完全的正自相关 B. 存在完全的负自相关 C.不存在自相关 D. 不能判定 13、在下列多重共线性产生的原因中，不正确的是（ D ） A.经济本变量大多存在共同变化趋势 B.模型中大量采用滞后变量 C.由于认识上的局限使得选择变量不当 D.解释变量与随机误差项相关 14、下列说法不正确的是（ C ） A.异方差是一种随机误差现象 B.异方差产生的原因有设定误差 C.检验异方差的方法有加权最小二乘法 D.修正异方差的方法有加权最小二乘法 15、设 k 为回归模型中的参数个数，n 为样本容量。则对多元线性回归方 程进行显著性检验时，所用的 F 统计量可表示为（ A ） A. )()1( )1( 2 2 knR kR ?? ? B. )1( )( ? ? kRSS knESS C． )1()1( )( 2 2 ?? ? kR knR D． )( )1/( knTSS kESS ? ? 16、对联立方程组模型中过度识别方程的估计方法有（ D ） A．间接最小二乘法 B ．普通最小二乘法 C．间接最小二乘法和二阶段最小二乘法 D ．二阶段最小二乘法 17、对模型进行对数变换,其原因是（ B ） A.能使误差转变为绝对误差 B. 能使误差转变为相对误差 C.更加符合经济意义 D. 大多数经济现象可用对数模型表示 18、局部调整模型不具有如下的特点（ D ） A.对应的原始模型中被解释变量为期望变量，它不可观测 B.模型是一阶自回归模型 C.模型中含有一个滞后被解释变量 1t Y ? ，但它与随机扰动项不相关 D.模型的随机扰动项存在自相关 19、假设根据某地区 1970——1999 年的消费总额 Y（亿元）和货币收入总 额 X（亿元）的年度资料，估计出库伊克( Koyck)模型如下： 216.14323997.0 )9166.12()7717.5()6521.1( 8136.02518.09057.6 ? 2 1 === ?= ++?= ? DWFR t YXY ttt 则（ C ） A．分布滞后系数的衰减率为 0.1864 B ．在显著性水平 005.α = 下，DW 检验临界值为 ，而 ，据此可以推断模型扰动项存在自相关 13 L d.= 126 13 L d. d .=<= C．即期消费倾向为 0.2518，表明收入每增加 1 元，当期的消费将增加 0.2518 元 D．收入对消费的长期影响乘数为 1t Y ? 的估计系数 0.8136 20、在模型有异方差的情况下,常用的补救措施是( D ) A.广义差分法 B.工具变量法 C. 逐步回归法 D.加权最小二乘法 二、多项选择题 1、调整后的判定系数 2 R 与判定系数 2 R 之间的关系叙述正确的有（ C E ） A. 2 R 与 2 R 均非负 B. 2 R 有可能大于 2 R C.判断多元回归模型拟合优度时，使用 2 R D.模型中包含的解释变量个数越多， 2 R 与 2 R 就相差越大 E.只要模型中包括截距项在内的参数的个数大于 1，则 22 RR < 2、如果模型中存在序列自相关现象，则有如下后果（ B C D E ） A. 参数估计值有偏 B. 参数估计值的方差不能正确确定 C. 变量的显著性检验失效 D. 预测精度降低 E. 参数估计值仍是无偏的 3、下列说法不正确的有（ B C F ） A. 加权最小二乘法是广义最小二乘法的特殊情况 B. 广义最小二乘法是加权最小二乘法的特殊情况 C. 广义最小二乘法是广义差分法的特殊情况 D. 广义差分法是广义最小二乘法的特殊情况 E. 普通最小二乘法是加权最小二乘法的特殊情况 F. 加权最小二乘法是普通最小二乘法的特殊情况 4、关于联立方程模型识别问题，以下说法正确的有 （ A C D E ） A. 可识别的方程则满足阶条件 B. 如果一个方程包含了模型中的全部变量，则这个方程恰好识别 C. 如果一个方程包含了模型中的全部变量，则这个方程不可识别 D. 如果两个方程包含相同的变量，则这两个方程均不可识别 E. 联立方程组中的每一个方程都是可识别的，则联立方程组才可识别 F. 满足阶条件和秩条件的方程一定是过度识别 5、在 DW 检验中，存在不能判定的区域是（ C D ） A. B. 0 L dd<< 4 UU dd d< <? C. D. L ddd<< U 4 4 UL dd d? <<? E. 44 L dd?<< 三、判断题 （判断下列命题正误，并说明理由） 1、随机扰动项的方差与随机扰动项方差的无偏估计没有区别。 错 随机扰动项的方差反映总体的波动情况，对一 个特定的总体而言，是一个确 定的值。 在最小二乘估计中，由于总体方差在大多数情 况下并不知道，所以用样本数 据去估计 2 σ ： 2 2 i e/(n k)σ ∧ = ? ∑ 2 ?。其中 n 为样本数， k 为待估参数的个数。 σ 是 线性无偏估计，为一个随机变量。 2 σ 2、经典线性回归模型（CLRM ）中的干扰项不服从正态分布的，OLS 估计 量将有偏的。 错 即使经典线性回归模型（CLRM ）中的干扰项不服从正态分布的， OLS 估 22 2ii ? E( ) E( K )β βμβ= += ∑ 计量仍然是无偏的。因为 ，该表达式成立与否与正 态性无关。 3、虚拟变量的取值原则上只能取 0 或 1。 对 虚拟变量的取值是人为设定的，主要表征某种 属性或特征或其它的存在与 否， 0 或 1 正好描述了这种特性。当然，依据研究问题的特殊性，有时也可以取 其它值。 4、拟合优度检验和 F 检验是没有区别的。 错 （ 1） F－检验中使用的统计量有精确的分布，而拟合优度检验没有； （ 2）对是否通过检验，可决系数 （修正可决系数）只能给出一个模糊的推 测；而 F 检验可以在给定显著水平下，给出统计上的严格结论。 5、联立方程组模型根本不能直接用 OLS 方法估计参数。 错 递归方程可以用 OLS 方法估计参数，而其它的联立方程组模型不能直 接用 OLS 方法估计参数。 四、计算题 1、通过建模发现，某企业的某种产品价格 P 和可变成本 V 之间满足如下关 系： 。目前可变成本占产品价格的 20％。现在，企业可以 改进该产品，但是改进要增加 10％可变成本（其他费用保持不变） 。问，企业是 否该选择改进？ VP ln56.05.34ln += 解： （ 1）由模型可知，价格和可变成本之间的弹性为 0.56。假设改进产品， 则可变成本增加 10％，价格的变化率为 0.56*10％＝5.6％，可见价格增加的幅 度不如可变成本增加的幅度。 （ 2）利润增量为 5.6％ *P－ 10％ *V，只要利润增量大于 0，就应该选择改 进。 （ 3）易得，只要当 P/V>(10/5.6),就有利润大于 0。而目前成本只占价格的 20％，远小于 5.6/10，所以应该选择改进。 2、某公司想决定在何处建造一个新的百货店，对已有的 30 个百货店的销售 额作为其所处地理位置特征的函数进行回归分析，并且用该回归方程作为新百货 店的不同位置的可能销售额，估计得出（括号内为估计的标准差） ttttt XXXXY 4321 0.30.1001.01.030 ? ×+×+×+×+= （0.02） （0.01） （1.0） （1.0） 其中： ＝第 i个百货店的日均销售额（百美元）； t Y t X 1 ＝第 个百货店前每小时通过的汽车数量（10 辆）； i ＝第 i个百货店所处区域内的人均收入（美元）； t X 2 ＝第 i个百货店内所有的桌子数量； t X 3 ＝第 i个百货店所处地区竞争店面的数量； t X 4 请回答以下问题： （1） 说出本方程中系数 0.1 和 0.01 的经济含义。 （2） 各个变量前参数估计的符号是否与期望的符号一致？ （3） 在 α ＝0.05 的显著性水平下检验变量 的显著性。 t X 1 （临界值 06.2)25( 025.0 =t ， 056.2)26( 025.0 =t ， 708.1)25( 05.0 =t ， ） 706.1)26( 05.0 =t 答： （ 1）每小时通过该百货店的汽车增加 10 辆，该店的每日收入就会平均 增加 10 美元。该区域居民人均收入每增加 1 美元，该店每日收入就会平均增加 1 美元。 （ 2） 最后一个系数与期望的符号不一致， 应该为负数，即该区竞争的店面 越多，该店收入越低。其余符号符合期望。 （ 3） 用 t 检验。t ＝ 0.1/0.02=5，有 t> 06.2)25( 025.0 =t 知道，该变量显著。 3、以广东省东莞市的财政支出作为被解释变量、财政收入作为解释变量做 计量经济模型，即 μβα ++= XY ，方程估计、残差散点图及 ARCH 检验输出结 果分别如下： 方程估计结果： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/31/05 Time: 12:42 Sample: 1980 1997 Included observations: 18 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -2457.310 680.5738 -3.610644 0.0023 X 0.719308 0.011153 64.49707 0.0000 R-squared 0.996168 Mean dependent var 25335.11 Adjusted R-squared 0.995929 S.D. dependent var 35027.97 S.E. of regression 2234.939 Akaike info criterion 18.36626 Sum squared resid 79919268 Schwarz criterion 18.46519 Log likelihood -163.2963 F-statistic 4159.872 Durbin-Watson stat 2.181183 Prob(F-statistic) 0.000000 残差与残差滞后 1 期的散点图： ARCH 检验输出结果： ARCH Test: F-statistic 2.886465 Probability 0.085992 Obs*R-squared 7.867378 Probability 0.096559 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 06/10/05 Time: 00:33 Sample(adjusted): 1984 1997 Included observations: 14 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -9299857. 7646794. -1.216177 0.2549 RESID^2(-1) 0.033582 0.308377 0.108900 0.9157 RESID^2(-2) -0.743273 0.320424 -2.319650 0.0455 RESID^2(-3) -0.854852 11.02966 -0.077505 0.9399 RESID^2(-4) 37.04345 10.91380 3.394182 0.0079 R-squared 0.561956 Mean dependent var 5662887. Adjusted R-squared 0.367269 S.D. dependent var 16323082 S.E. of regression 12984094 Akaike info criterion 35.86880 Sum squared resid 1.52E+15 Schwarz criterion 36.09704 Log likelihood -246.0816 F-statistic 2.886465 Durbin-Watson stat 1.605808 Prob(F-statistic) 0.085992 根据以上输出结果回答下列问题： （1）该模型中是否违背无自相关假定？为什么？（ 05.0=α ， ） 1 158 L d.= , 1 391 U d.= （2）该模型中是否存在异方差？说明理由（显著性水平为 10%， ）。 7794.7)4( 2 1.0 =χ （3）如果原模型存在异方差，你认为应如何修正？（只说明修正思路，无 需计算） 解： （ 1）没有违背无自相关假定；第一、残差与残差滞后一期没有明显的 相关性；第二、根据 D-W 值应该接受原假设；（写出详细步骤） （ 2）存在异方差（注意显著性水平是 0.1）； （写出详细步骤） （ 3）说出一种修正思路即可。